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本文提出一种循环时空关注度网络，用于视频中的行为识别。通过外观等特征学习视频中的显著性区域，同时利用光流掩膜分割运动前景区域对关注度网络学习到的显著性区域进行校准划分，使得模型能够更准确地关注视频中的显著性区域从而捕捉更重要的信息，提高行为识别效率。实验结果表明，与当前一些优秀方法相比，本文方法所达到的识别正确率更高
备注：专业系统开发公司，非平台方，玩家勿扰！！！
抢单：
1、首要翻开系统的自动抢单形式或手动抢订单。
2、点击“收款码”添加微信和支付宝收款码（添加普通收款码，不要上传定额码），可各上传1000个码。重点：不能上传个人加好友的二维码，违者封号。
匹配订单：抢单结束后，等候渠道匹配订单，订单匹配后会呈现提示音。
渠道后台手动发布跑分订单，能够合理控制渠道订单数量。
后台能够更改相关的参数设置，例如收益，-分配奖赏以及抢单的难度。
有两种方法能够在会员前台获取订单：手动抢单和自动抢单形式。
承认：订单成功完成后，您承认订单并在无误后承认操作。
收钱:订单承认往后，系统会连本带任务奖赏，返回到您的渠道账户钱包。
简介：此形式简单明了。会员操作十分易于运用，可见的好处十分诱人
相对于UCF101的行为类别较为简单易理解。未来，希望本文的方法可以应用于更加复杂的视频场景中，如大型监控场景下的视频理解、异常检测等，将有助于维护公共安全等领域。
